🌟 Keras 实战：构建 NLP 聊天机器人教程

1. 项目简介

本项目基于 Keras 框架，使用自然语言处理（NLP）技术实现一个基础的聊天机器人。通过序列建模和深度学习方法，能够理解用户输入并生成相应回复。

2. 实现步骤

• 数据预处理
  使用 Tokenizer 对对话数据进行分词，构建词汇表。

  

• 模型构建
  采用 LSTM 或 GRU 层实现序列到序列的映射，示例代码：

  model = Sequential()
  model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim))
  model.add(LSTM(units=128, return_sequences=True))
  model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
  

  

• 训练与优化
  通过 model.fit() 训练模型，并使用早停法防止过拟合。

  

3. 扩展学习

• 探索更复杂的模型：Keras NLP 深度学习项目
• 学习对话数据集构建技巧：NLP 数据处理指南